基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法

作     者：杨建翠 马庆功 Yang Jiancui;Ma Qinggong

作者机构：江苏医药职业学院盐城224005 常州大学常州213016 

基　　金：国家自然科学基金(61272367) 江苏省高校自然科学基金面上项目(16KJB520001)资助 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2020年第32卷第3期

页      码：36-42页

摘      要：为了克服当前较多图像融合算法主要是通过取大法来完成图像系数的融合,忽略了图像间的关联性,导致融合图像中含有间断及振铃现象等缺陷,设计了基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法。首先,引入非下采样Shearlet变换(NSST),对多聚焦图像进行计算,求取图像的不同系数。再利用图像的区域能量、标准差以及空间频率特征,对图像的关联性进行度量,并将度量结果作为选择融合规则的导向信息,通过构造导向法则来完成低频系数融合。在高频系数融合时,利用图像的均值特征以及Laplacian能量特征,分别对图像的亮度以及边缘信息进行度量,以实现高频系数的融合。以电路板与仪表盘为样本数据进行测试,结果显示,与当下融合算法相比,本文算法具有更高的融合效果,其输出图像具有更大的通用图像质量指标与平均梯度值。

主 题 词：NSST 导向法则 Laplacian能量特征 标准差特征 导向信息 图像融合 

学科分类：080903[080903] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B1902501

馆 藏 号：203922812...